Additive and non-additive genetic variance in juvenile Sitka spruce (Picea sitchensis Bong. Carr)
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Many quantitative genetic models assume that all genetic variation is additive because of a lack of data with sufficient structure and quality to determine the relative contribution of additive and non-additive variation. Here the fractions of additive (fa) and non-additive (fd) genetic variation were estimated in Sitka spruce for height, bud burst and pilodyn penetration depth. Approximately 1500 offspring were produced in each of three sib families and clonally replicated across three geographically diverse sites. Genotypes from 1525 offspring from all three families were obtained by RADseq, followed by imputation using 1630 loci segregating in all families and mapped using the newly developed linkage map of Sitka spruce. The analyses employed a new approach for estimating fa and fd, which combined all available genotypic and phenotypic data with spatial modelling for each trait and site. The consensus estimate for fa increased with age for height from 0.58 at 2 years to 0.75 at 11 years, with only small overlap in 95% support intervals (I95). The estimated fa for bud burst was 0.83 (I95=[0.78, 0.90]) and 0.84 (I95=[0.77, 0.92]) for pilodyn depth. Overall, there was no evidence of family heterogeneity for height or bud burst, or site heterogeneity for pilodyn depth, and no evidence of inbreeding depression associated with genomic homozygosity, expected if dominance variance was the major component of non-additive variance. The results offer no support for the development of sublines for crossing within the species. The models give new opportunities to assess more accurately the scale of non-additive variation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».